报销停车过路费（甘肃）数据集成案例分享

在本次技术案例中，我们将探讨如何通过轻易云数据集成平台，实现道一云与畅捷通T+之间的高效数据对接，具体应用于报销停车过路费的场景。该方案不仅需要确保数据的准确性和完整性，还要满足高吞吐量的数据处理需求，以提升整体业务效率。

首先，我们利用道一云提供的API接口qwcgi/api/reimApiCtl/getReimList.do来获取报销相关的数据。这些数据包括了详细的费用信息，需要经过一定的数据转换和清洗后，再批量写入到畅捷通T+系统中。为了实现这一目标，我们使用了畅捷通T+的API接口/tplus/api/v2/doc/Create进行数据写入操作。

在整个集成过程中，几个关键技术点尤为重要：

1. 高吞吐量的数据写入能力：通过轻易云平台，我们能够快速地将大量报销数据从道一云系统导入到畅捷通T+，确保业务流程不受延误。

2. 实时监控与告警系统：集成过程中，实时监控每个任务的状态和性能，并设置告警机制，以便及时发现并处理异常情况。

3. 自定义数据转换逻辑：由于道一云与畅捷通T+的数据结构存在差异，我们需要对获取的数据进行自定义转换，以适应目标系统的要求。

4. 分页和限流处理：在调用道一云接口时，为了避免因大批量数据请求导致的性能问题，我们采用分页和限流策略，确保每次请求都能稳定执行。

5. 错误重试机制：在对接过程中，如果出现网络波动或其他异常情况，通过设置错误重试机制，可以保证数据传输过程中的可靠性和连续性。

6. 定制化数据映射对接：根据业务需求，对不同类型的数据进行精细化映射，使得最终写入到畅捷通T+中的数据符合预期格式和内容要求。

通过以上技术手段，本方案不仅实现了道一云与畅捷通T+之间的无缝对接，还极大地提高了报销流程的自动化程度，为企业节省了大量的人力成本，同时提升了工作效率。在后续章节中，我们将详细介绍具体实施步骤及注意事项。

调用道一云接口qwcgi/api/reimApiCtl/getReimList.do获取并加工数据

在轻易云数据集成平台中，调用源系统接口是数据集成生命周期的第一步。本文将详细探讨如何通过调用道一云接口qwcgi/api/reimApiCtl/getReimList.do来获取报销停车过路费（甘肃）的数据，并进行初步加工处理。

接口调用配置

首先，我们需要配置API调用的元数据。根据提供的metadata，以下是关键配置项：

• API路径: qwcgi/api/reimApiCtl/getReimList.do
• 请求方法: POST
• 分页大小: 默认100，最大不超过1000
• 查询条件:
  • detailList.subjName 包含 "停车过路"
  • detailList.reimCustomFieldDataList_0_value 包含 "甘肃格瑞丽家母婴用品有限公司"
  • closeTime 大于 0

这些条件确保我们只获取与停车过路费相关的报销记录，并且限定了特定公司的数据。

请求参数设置

为了实现高效的数据抓取和处理，我们需要设置一些动态请求参数：

• 开始时间 (startTime): 使用上次同步时间作为起点
• 结束时间 (endTime): 当前时间
• 查询页码 (currentPage): 从第一页开始
• 分页大小 (pageSize): 设置为100

示例请求参数如下：

{
    "startTime": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
    "endTime": "{{CURRENT_TIME|datetime}}",
    "currentPage": "1",
    "pageSize": "100"
}

数据抓取与分页处理

由于接口返回的数据可能会非常庞大，因此我们需要处理分页逻辑。每次请求时，通过调整currentPage参数逐页抓取数据，直到没有更多页面为止。

伪代码示例如下：

current_page = 1
while True:
    response = call_api(api_path, {
        "startTime": last_sync_time,
        "endTime": current_time,
        "currentPage": current_page,
        "pageSize": page_size
    })

    if not response['data']:
        break

    process_data(response['data'])

    current_page += 1

数据清洗与转换

在获取到原始数据后，需要对其进行清洗和转换，以适应目标系统的数据结构和业务需求。例如，将日期格式统一、字段名称映射等操作。

示例转换逻辑：

def transform_data(raw_data):
    transformed_data = []
    for record in raw_data:
        transformed_record = {
            'reimbursement_number': record['reimNo'],
            'subject_name': record['detailList']['subjName'],
            'amount': record['amount'],
            'date': convert_date_format(record['closeTime']),
            # 更多字段转换...
        }
        transformed_data.append(transformed_record)

    return transformed_data

异常处理与重试机制

在实际操作中，网络波动或其他异常情况可能导致API调用失败。因此，需要设计健壮的异常处理和重试机制，以确保数据抓取过程的可靠性。

示例异常处理逻辑：

max_retries = 3
for attempt in range(max_retries):
    try:
        response = call_api(api_path, params)
        if response.status_code == 200:
            return response.json()
        else:
            log_error(response.status_code, response.text)

    except Exception as e:
        log_exception(e)

if attempt == max_retries - 1:
    raise Exception("Max retries reached")

通过以上步骤，我们可以高效地从道一云系统中获取并加工所需的数据，为后续的数据写入和进一步处理打下坚实基础。这些技术细节不仅提高了数据集成过程的透明度，也确保了业务流程的顺畅运行。

数据集成平台生命周期的第二步：将源平台数据转换为畅捷通T+API接口格式并写入

在数据集成过程中，ETL（提取、转换、加载）是关键步骤之一。本文将重点探讨如何将已经集成的源平台数据进行ETL转换，并转为畅捷通T+API接口所能接收的格式，最终写入目标平台。

接口配置与数据映射

首先，需要根据畅捷通T+API接口的要求配置元数据，以确保数据能够正确传输和解析。以下是一个示例配置，用于处理报销停车过路费的数据：

{
  "api": "/tplus/api/v2/doc/Create",
  "method": "POST",
  "idCheck": true,
  "request": [
    {"field":"ExternalCode","label":"外部编码","type":"string","describe":"字符串长度<50","value":"{reimNo}"},
    {"field":"DocType","label":"凭证字","type":"string","parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"Code"},"value":"记"},
    {"field":"VoucherDate","label":"制单日期","type":"string","value":"{closeTime}"}
  ],
  "otherRequest": [
    {"field":"dataKey","label":"dataKey","type":"string","value":"dto"},
    {"field":"accountStrategyId","label":"科目基础资料查询方案","type":"string","value":"367ab75e-7355-3ae5-bb7a-35e6a5d934d3"}
  ]
}

数据转换逻辑

在进行数据转换时，需要特别注意源数据与目标平台字段的映射关系及其转换规则。以下是一些关键字段及其转换逻辑：

1. 外部编码 (ExternalCode)：

   • 从源数据中提取报销编号 reimNo 并赋值给 ExternalCode 字段。

2. 凭证字 (DocType)：

   • 使用固定值“记”作为凭证字类型，通过 ConvertObjectParser 转换。

3. 制单日期 (VoucherDate)：

   • 提取源数据中的 closeTime 字段并赋值给 VoucherDate。

4. 借方科目档案 (Account-1)：

   • 根据项目名称动态选择科目代码。例如，若项目名称属于特定部门，则科目代码为 66022002，否则为 66012102。

{
  "field": "Account-1",
  "label": "借方科目档案",
  "type": "string",
  "describe": "必须是末级科目",
  "parser": {"name": "ConvertObjectParser", "params": "Code"},
  "value": "_function case when '{{detailList.projName}}' in ('总经办', '人资行政部', ...) then '66022002' else '66012102' end"
}

批量数据处理与异常处理

为了确保大量数据能够快速写入到畅捷通T+系统中，我们需要实现批量处理机制。通过轻易云的数据集成平台，可以利用其高吞吐量的数据写入能力，实现大规模数据的快速处理。

同时，为了保证数据质量和系统稳定性，必须实现实时监控和异常处理机制。例如：

1. 分页处理：对于大规模数据，可以通过分页方式逐页加载和处理，避免单次请求过大导致系统崩溃。
2. 错误重试机制：在写入过程中，如果出现错误，可以设置自动重试机制，确保每条记录都能成功写入。

自定义数据转换与映射

针对特定业务需求，可以自定义复杂的转换逻辑。例如，在处理税额时，需要根据不同发票类型动态计算税额：

{
  "field": "AmountDr-3",
  "label": "借方本币",
  "type": "string",
  "value": "_function case when '{{detailList.invoices.0.taxAmount}}'=0 then '' else '{{detailList.invoices.0.taxAmount}}' end"
}

这种自定义逻辑可以通过轻易云提供的可视化工具进行配置和管理，使得整个过程更加直观和易于操作。

实时监控与告警

为了及时发现并处理可能出现的数据问题，可以利用平台提供的集中监控和告警系统。这些系统能够实时跟踪每个集成任务的状态和性能，并在出现异常时及时通知相关人员进行处理。

综上所述，通过合理配置元数据、实现自定义转换逻辑、批量处理大规模数据以及实时监控与异常处理，可以高效地完成从源平台到畅捷通T+API接口的数据集成任务。